基于EEGNet的脑电情绪分类应用研究

针对特定脑电信号数据集的情绪分类问题，研究紧凑型的卷积神经网络EEGNet在不同脑电数据集上的能力与效果，并通过在不同的脑电数据集上对EEGNet进行训练与调试，实现单模态脑电数据集的情绪分类。首先，介绍紧凑轻量型卷积神经网络EEGNet结构在时空数据集上的强大处理能力，提出在对EEG信号特征进行编码时的有效性假设。其次，介绍两种经典的脑电公开数据集SEED和SEED-IV，设计针对性的预处理方法、基于EEGNet的情绪分类实验并与其他经典分类方法进行了比较分析。最终，经过在SEED和SEED-IV数据集上的多轮测试，分别得到了85.3%和73.3%的分类准确率，验证了EEGNet在基于脑电信号的情绪分类任务中具有较好的健壮性与准确率。     

具有时滞的反应扩散神经网络模型的输入-状态稳定

【目的】研究带有时滞的反应扩散神经网络模型的输入-状态稳定。【方法】首先,建立一类带有时滞的反应扩散神经网络模型,该模型中的神经元激励函数不要求有界,也不要求光滑。然后,利用具有时变输入的时滞微分不等式和矩阵不等式方法。【结果】获得该反应扩散神经网络系统的输入-状态稳定的两个充分条件。【结论】结果改进和推广现有文献的相关工作。
     

前馈网络泛化性能改进的目的规划方法研究

以目的规划模型为基础，将前馈网络准则函数改进、网络灵敏度降低、先验知识运用有机地结合在一起，提出了前馈网络泛化性能改进的目的规划方法．文中给出了该方法的数学模型、求解方法以及算例     

知觉训练逆转自闭症相关的感知障碍

全世界有大约几千万的自闭症患者。他们大多孤独离群,行为刻板,感知及智力发育存在障碍,几乎生活在自己的世界。自闭症和大脑中一些与学习、记忆及情绪相关的神经网络和信号分子发育异常密切相关。由此引发的一系列神经性功能障碍(包括感觉、认知及行为异常)目前并没有非常有效的干预治疗措施。而2月17日发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)的一项研究表明,神经系统针对性的知觉训练有助逆转自闭症相关的感觉和认知障碍及其脑信号分子表达异常。     

基于动态混沌神经网络的预测研究——以马铃薯时间序列价格为例

针对农产品价格波动的非线性特征明显、传统时间序列方法在预测农产品价格短期波动存在不足等状况,本文将混沌理论和神经网络技术应用到农产品价格短期预测研究中,充分利用相关技术优势,设计了动态混沌神经网络时间序列预测模型.在此基础上,选取2008年1月21日-2012年7月1日的中国马铃薯日度价格为研究对象,对所构建的动态混沌神经网络时间序列预测模型进行学习、训练和测试,并用统计分析方法对模型性能进行评价与分析,最后,将所构建模型的预测结果与传统预测方法预测出的结果进行比较研究.结果显示:整个动态混沌神经网络结构为27-12-1,所设计的基于动态混沌神经网络的马铃薯价格时间序列预测模型在预测精度和性能上较ARMA模型均具有明显优势,这一预测模型在农产品价格时间序列短期预测研究上将具有广阔的应用前景.     

模型未知非零和博弈问题的策略迭代算法

提出了一种在线积分策略迭代算法,用来求解内部非线性动力模型未知的双人非零和博弈问题.通过在控制策略和干扰策略中引入探测信号,从而避开了系统的模型信息,得到了一个求解非零和博弈的无模型的近似动态规划算法.该算法同步更新值函数、控制策略、扰动策略,并且最终得到收敛的策略权值.在算法实现过程中,使用4个神经网络分别近似两个值函数、控制策略和扰动策略,使用最小二乘法估计神经网络的未知参数.最后仿真结果验证了算法的有效性.     

空间绳牵引并联机器人多目标优化设计

以6自由度空间绳牵引并联机器人工作空间体积、最小索力和全局灵巧度为优化目标,在保证绳索张力范围的前提下建立了多目标优化的数学优化模型.采用神经网络-遗传算法求得优化的3组满意解,并采用灰色聚类法选择多目标优化时的权重系数.仿真结果表明该优化方法可以有效地实现结构的优化,为同类绳牵引并联机器人的设计提供了有益的参考.     

面向高性能计算平台的脑科学仿真技术研究

近年来,脑科学研究成为了热点研究领域,欧盟"人脑计划"、美国"尖端创新神经技术脑研究计划"、日本脑计划的相继提出标志着脑科学研究进入了研究高峰期.高性能计算机经过数十年的发展,计算性能的提升日新月异,应用的范围越来越广.本文结合当下脑科学研究热点生物神经网络以及高性能计算平台TH-1A(天河一号)的计算优势,在TH-1A上部署了神经网络模拟软件NEST,对用NEST构建的神经网络进行了内存占用和可扩展性分析,测试了单计算节点最大仿真规模,发现了NEST软件自身的一些瓶颈,并提出了改进的想法,进而实现了对大规模生物神经网络面向高性能计算平台的仿真研究工作.     

基于多维混沌系统的图像加密技术研究

利用细胞神经网络,提出了一种基于六维细胞神经网络混沌系统的加密算法.由六维细胞神经网络构造出混沌序列,作为加密的秘钥源,根据一种无限折叠映射的混沌系统进行图像置乱,实现图像的加密.编程模拟实验仿真结果表明,加密图像与原始图像相比,直方图更加均匀,相邻像素间的相关性较小,抗攻击性较强,安全保密性较高.     

WOD样本密度函数和失效率函数递归核估计的逐点强相合性

考虑同分布宽象限相依(WOD)随机样本未知密度函数的一类递归型密度核估计量.利用WOD序列的Rosenthal型不等式,在一定条件下证明了该估计量的逐点强相合性,并讨论了失效率函数估计的逐点强相合性.